| 查看: 447 | 回复: 1 | ||||||||
| 本帖产生 1 个 基金HEPI ,点击这里进行查看 | ||||||||
zhlong1627铁杆木虫 (正式写手)
|
[求助]
求助51165018摘要
|
|||||||
|
» 猜你喜欢
雷雨
已经有3人回复
E0414, 我的本子有没有希望?
已经有12人回复
看《给阿ma的情书》有感
已经有3人回复
青A35岁以下通知答辩了吗
已经有3人回复
【全奖博士/科研助理/博后招生】新加坡南洋理工大学机械与航空航天学院
已经有4人回复
希望面上有个好结果
已经有7人回复
三区计算机方向期刊推荐
已经有5人回复
sci论文二审求助
已经有5人回复
yzhqs
至尊木虫 (著名写手)
- 基金HEPI: 158
- 应助: 6 (幼儿园)
- 金币: 13038.6
- 散金: 68
- 红花: 31
- 沙发: 1
- 帖子: 1872
- 在线: 670.1小时
- 虫号: 282936
- 注册: 2006-10-08
- 性别: GG
- 专业: 微生物学
【答案】应助回帖
zhlong1627(金币+10, 基金HEPI+1): ★★★★★最佳答案 2011-12-27 12:02:37
| 基于Hilbert-Huang变换, 拟对汽轮发电机组振动信号进行时频分析,研究多时间尺度下频率成分变化趋势,探讨高频成分变化趋势与机组故障从孕育到严重状态的演化规律之间的关系,结合剩余寿命理论识别机组故障发生的时间。以数据库中历史数据为依据,拟以动态时间弯曲方法在多时间尺度上统一表示频率征兆趋势,设计出适宜的征兆趋势的分段、提取和分类的算法。探索基于统计的距离相似测度估计模型识别故障频率征兆趋势相似度,估计相似度临界点的值,分析故障估计点时间误差原因。拟以回溯追逐技术寻找故障的初始点,以零部件剩余寿命预测方法为基础,预测机组还能正常持续运行的时间。研究基于趋势分析数据驱动特征的智能故障预测和诊断技术,为汽轮发电机组的智能故障预测提供一种灵敏而有效的方法。 本项目属于技术科学的基础性研究,是故障诊断的研究前沿,对提高我国汽轮发电机组故障预测和诊断的技术水平有重要意义。 |
2楼2011-12-27 11:30:52











回复此楼